常微分方程近似解的遗传算法研究

讨论了利用遗传算法研究常微分方程初值问题的近似解的求解方法.研究了利用多项式逼近微分方程近似解的方法,并用遗传算法控制各项系数以达到最佳逼近效果,经实验证明该方法数值精度比较理想,且优于通常的数值解.     

用最优化方法计算时滞微分方程的周期解

给出一种用最优化方法计算时滞微分方程周期解的方法. 该方法先将寻找时滞微分方程周期解的问题转化为一个有约束的最优化问题, 再用最优化方法计算周期解. 在数值计算上, 应用函数拟合的方法近似逼近初始函数, 并结合牛顿法和惩罚函数法数值求得周期解. 数值实验结果验证了方法的高效性.     

求解常微分方程组初值问题的函数逼近法

提出了求解一阶常微分方程组初值问题的一种新的数值方法——函数逼近法,并给出了数值试验,以具体实例验证该方法有效.     

小波分析理论下无网格偏微分方程数值解方法

针对传统偏微分方程数值解方法求解精度和效率不高的问题,在小波分析理论下,提出无网格偏微分方程数值解方法。首先利用拟Shannon小波配点法,获取常微分方程组,然后利用插值问题替代离散偏微分方程,逼近该偏微分方程组精确解。在此基础上,通过基函数空间求解偏微分方程的方法定义为无网格偏微分方程数值解方法,考虑加权的最小二乘法可确定较为集中的点,致使偏微分方程与边界条件在确定较为集中的点上成立。以较典型的Convection Diffusion方程为例,在不同参数值设置条件下进行两次算例验证,实验结果表明,该所得的逼近解均较为接近精确解,可提升偏微分方程数值求解精度。     

常微分方程初值问题的一种数值解法

提供了一种求解常微分方程初值问题的显式单步方法,通过一个函数逼近一阶常微分初值问题的解,并证明了数值方法的收敛性和稳定性.实验表明该数值解法非常优越.     

具分段常数变量时滞造血模型的分支分析

提供了一种求解常微分方程初值问题的显式单步方法,通过一个函数逼近一阶常微分初值问题的解,并证明了数值方法的收敛性和稳定性.实验表明该数值解法非常优越.     

抛物型微分方程的多尺度有限元高效计算

提出了抛物型微分方程的高效多尺度数值计算方法.与传统有限元基函数相比,多尺度有限元基函数能更好地反映问题自身的强振荡微观信息,结合多尺度有限元格式,可使计算结果在宏观尺度获得很好的数值逼近.对时间采用欧拉向后差分离散化,得到稳定且收敛的数值结果.新方法在取得高仿真逼近的同时,节约了大量计算资源和时间,因而更具应用价值.     

基于最高阶导函数逼近的方法

通常地,在处理微分方程的过程中我们采用数值微分的方法。因此微分方程被变为代数方程,然后我们得到数值解,但是众所周知的是数值微分过程对甚至是一个很小的误差都非常的敏感。作为对比一般的数值积分过程对误差的敏感度要小得多。在这篇文章中,将基于最高阶导函数逼近的微分求积法（DQMHD）和区域分裂法（DDM）结合起来组成我们的基于最高阶导函数逼近的微分求积区域分裂法（DQDDMHD）,并用这种方法来处理奇异摄动问题。DQDDMHD方法有较好的准确度并且花费较少的计算代价。     

五阶常微分方程的Petrov-Galerkin谱元法

通过区间剖分,降低数值逼近多项式的阶数,构造满足试探函数空间和检验函数空间的基函数,使得离散问题所对应的线性系统的系数矩阵是稀疏的,并可以进行有效地求解.数值算例验证了五阶常微分方程的Petrov-Galerkin谱元法的有效性和高精度.     

δ函数的逼近与应用(Ⅱ)——微分算子所定义的齿函数与最佳逼近

本文继续把δ函数作为逼近对象并运用δ函数的工具,揭示了一般线性常微分算子所定义的齿函数与格林函数的联系,弄清了齿函数的结构,论证了它们的基本极值性质。并应用到一般线性算子——特别包括数值微商、数值积分——的最佳逼近上,把最佳逼近算子系数的确定归结为一组线代数方程的求解问题。     

Padé逼近式在数值分析中的应用 Ⅰ 单点 Padé逼式在数值分析中的应用 Ⅱ Padé样条插值

在这篇综合报告中,我们论述了 Padé逼近式在微分方程数值解、非线性方程数值解、数值积分,加速收敛及样条插值方面的若干应用,特别,我们定义了 Padé样条函数,该函数容易用来实现有理切触插值和有理 Hermite 插值     

高阶微分方程的第3类Chebyshev小波数值解法

提出了一种求解高阶微分方程数值解的第3类Chebyshev小波方法.通过利用位移第3类Chebyshev多项式,在Riemann-liouville分数阶定义下,借助Laplace变换推导了第3类Chebyshev小波函数分数阶积分的精确表达式,给出了小波函数逼近的误差估计.利用小波配置法,将高阶微分方程的求解问题转化为代数方程组进行求解.数值算例表明了该算法的适用性与有效性.     

Legendre多小波数值求解Fredhoim积分-微分方程

利用定义在[0,1）上的连续Legendre多小波数值求解线性Fredholm积分一微分方程．剁用Legendre多小波逼近理论将积分一微分方程离散化为代数方程组．最后用数值算例与CAS小波理论以及Legendre小波理论比较,结果表明特别是当方程的解是线性函数时,Legendre多小波方法表现出更高的精度和有效性．     

基于Simulink电路模拟仿真求解Bagley-Torvik方程

针对定常系数的分数阶Bagley-Torvik方程,提出一种新颖的求解方法——电路模拟仿真法.该方法的核心思想是利用分抗逼近电路构造微积算子s~μ(-1μ0)去代替分数导数算子_0D■(-1μ0).将分抗逼近电路阻抗函数转换为Simulink中的传输函数模块,然后运用传输函数模块搭建仿真框图求解分数阶微分方程.将电路模拟仿真法与传统的数值逼近求解法进行对比,对比结果表明,电路模拟仿真法求解结果稳定可靠;并且可根据仿真框图搭建实际电路对分数阶微分方程进行实时求解.     

一类六阶常微分方程两点边值问题的七次样条解

这篇文章给出了求解一类六阶常微分方程两点边值问题的数值逼近方法。采用七次样条函数作为逼近工具,不但可以在离散点集上得到数值解,而且在整个区间上可以得到解析近似解。在此作者推算了方法的截断误差,指出它具有二阶收敛速度。此方法易在计算机上实现。     

基于深度神经网络的复杂区域偏微分方程求解

基于深度神经网络求解复杂区域的椭圆型偏微分方程,通过实现深度前馈人工神经网络,构造合适的损失函数和神经网络求解策略,并且提出针对椭圆型偏微分方程的精确、有效的策略和数值方法.该方法只需要在边界和内部上分别选取少量样本点作为训练集,经过迭代学习神经网络的参数使其逼近椭圆型偏微分方程的解.与传统数值方法相比,本方法具有无网格特点,无需生成计算网格,便于处理任意复杂区域问题.数值算例表明此方法可以求解具有复杂区域的微分方程问题且具有较好的数值精度.     

微分方程奇异摄动边界层问题的数值逼近解

通过对抛物型偏微分方程和一阶双曲型偏微分方程奇异摄动问题的讨论,提出了在使边界层的特性不至于丧失的前提下的边界层格式.对一类在Ω1和Ω2上的抛物型奇异摄动的初、边值问题进行了进一步研究,利用渐近方法、差分方法和常微分方程的二点边值问题的方法,求得了偏微分方程边界层问题的数值解.得到了当步长可取中等大小,h→0,τ→0,ε→0时,且当自由项函数和初、边值条件函数均为给定的充分光滑的函数,含有小参数ε(0<ε(＜＜)1)的一类偏微分方程奇异摄动问题的一致数值逼近解.并将此结论应用于实际问题中.     

微分方程边值问题的线性泛函逼近求解

通过在H0^1空间中的一种样条插值算子，得出了H0^1中线性泛函的最佳逼近算法。为求解微分方程边值问题提供了有效的数值方法。     

常微分方程基于GAUSS型积分的数值解法

提出用Gauss-Legendre求积公式构造常微分方程初值问题的离散化格式,以给出一种求解此类问题的数值方法。文中根据两点与三点Gauss-Legendre求积公式及逼近Gauss点处函数值的不同方法,列出十余种计算格式,并说明它们的收敛性和稳定性。各种格式是针对一阶常微分方程提出的,但同样也适用于一阶常微分方程组和高阶常微分方程的初值问题。     

分形逼近的一种数值方法

本文研究了用迭代函数系生成的分形函数ｖ在Ｌｑ范数意义下对函数ｕ的最佳逼近问题，给出了一种数值计算方法，并证明了相应的收敛定理．